Les flux de données spatiales et spatio-temporelles, extraites à partir d’images satellitaires, sont riches en détails et en informations. De plus, ces informations réelles disponibles sont généralement sujettes à de l’incertitude. Cette dernière se présente sous plusieurs formes (incertitude, imprécision, incomplétude, etc.) et influence la qualité des données du système en lui-même et des résultats finaux obtenus
L’extraction des informations pertinentes à partir du grand volume de données incertaines et le suivi de la dynamique des objets (les changements aux niveaux des propriétés, de l’agencement spatial, etc.) demeurent un défi majeur pour la communauté de la télédétection. Par conséquent, le processus d’analyse et d’interprétation des images satellitaires devient plus compliqué. Plus précisément, ce processus doit passer par trois étapes essentielles : (i) la reconnaissance des divers objets pertinents (le quoi), (ii), la définition de leur agencement spatial (le où), ainsi que (iii) l’identification du moment du changement (le quand). La prise en compte du caractère complexe (temporel, spatial et incertain) des objets géographiques pose des problèmes de modélisation et d’analyse des informations.
Mes travaux de recherche s’inscrivent dans ce contexte, se situant à l’intersection de trois axes de recherche à savoir, (1) la modélisation des connaissances, (2) l’analyse et la fouille de données complexes, et (3) le raisonnement dans un environnement incertain. Un premier objectif était de concevoir et développer un système d’interprétation spatio-temporelle des images satellitaires capable d’extraire des objets géographiques complexes et de suivre leurs changements au cours du temps, en utilisant les réseaux de contrainte et une modélisation sous forme de graphes. Ce système combine deux modules s’inscrivant sur deux volets différents : sur le volet statique ou mono-date, il s’agissait de proposer un système de reconnaissance des objets complexes à partir d’une image satellitaire en se basant sur un raisonnement spatial et contraint, sur le volet dynamique ou multi-date, il s’agissait de proposer un système de suivi et d’analyse des évolutions des objets initialement identifiés. Le deuxième objectif portait sur l’utilisation de l’analyse de sensibilité et la propagation des incertitudes pour quantifier les incertitudes affectant les modèles de prédiction de changements de l’occupation du sol. Ces travaux de recherche ont démontré l’efficacité des CSP (Constraint Satisfaction Problem) dans la résolution des problèmes complexes, notamment, la reconnaissance des objets complexes en se basant sur des modèles représentatifs et le suivi de leurs changements.
Cette présentation vise à exposer mes activités de recherche antérieures. Je commencerais par vous présenter mes thématiques de recherche et mon domaine d’application. Ensuite, je détaillerais chaque thématique.